基于干扰贡献比的密集异构网络小小区开关算法

小小区密集部署的异构网络是5G系统提升网络容量与数据速率的最有效的关键技术之一.随着小小区的大量部署,小小区之间的同频干扰以及小小区基站（Small Cell Base Stations,SeNBs）的能耗问题愈发显著.为提高SeNBs能效并降低小小区间的同频干扰,提出一种基于干扰贡献比（Interference Contribution Ratio,ICR）的小小区开关算法,可以仅通过较少的用户设备（User Equipment,UE）信息反馈量与测量过程实现有效的小小区开关操作.仿真表明,所提算法在保持较低的小小区业务损失量的前提下,能有效地降低小小区之间的同频干扰,提高网络总速率与SeNBs能效.     

LDO单粒子闩锁效应及维持电流的特性研究

针对一种LDO,研究了重离子Cl、Ge辐照触发的单粒子闩锁(SEL)效应。实验结果表明,输入1.8 V时,SEL电流范围为850~950 mA;输入3.3 V时,SEL电流范围为6.2~6.4 mA。随着限制电流值的增高,退出SEL的时间逐渐增大,最终无法退出。该LDO的SEL维持电流范围为350~400 mA,可通过正常工作电流和允许的中断时间来选择合适的限制电流值。     

基于图像特征的多元平滑算法

基于图像特征的分析,本文提出了一种能够最大限度地保持图像细节、且同时滤除图像随机颗粒噪声与结构性噪声的多元平滑算法。该算法优于图像系统通常采用的均值与中值滤波方法,能够使用于实时热成像系统图像处理场合     

基才滑模PI控制交流变频钻机旋转系统

钻井过程中钻头粘滑振动会导致钻头失速,钻杆组合故障,增加钻井成本。为此,提出了滑模PI控制策略用于电动钻机交流变频旋转系统。在建立钻机旋转系统模型基础上,将滑模控制与PI控制相结合,用于提高系统的鲁棒性．抑制钻头的粘滑振动。仿真结果表明：基于滑模PI控制的钻机交流变频旋转系统,可有效地控制钻头失速,减少钻柱疲劳损坏．改善旋转系统的动态和静态响应特性。     

基于SmartFusion的无人机飞行控制系统设计

为了使无人机飞行控制系统具有强大的数据处理能力、较低的功耗、较强的灵活性和更高的集成度,提出了一种以SmartFusion为核心的无人机飞行控制系统解决方案。为满足飞控系统实时性和稳定性的要求,系统采用了μC/OS-Ⅱ实时操作系统。与传统的无人机飞行控制系统相比,在具有很强的数据处理能力的同时拥有较小的体积和较低的功耗。多次飞行证明,各个模块设计合理,整个系统运行稳定,可以用作下一代无人机高性能应用平台。     

钻井平台现场油料消耗高精度计量研究

本文分析了钻井平台现场传感器系统对系统油耗计量精度带来的影响,提出了一种系统测量误差补偿算法,并建立出了数学模型。在VC＋＋的实验平台上实现了该算法,并做了储油罐进出油实验。实验证明,系统测量的相对误差被控制在0.6%左右,精度较高。     

基于ZigBee的大坝监测系统接收终端研究

针对目前国内大坝状况监测系统存在结构复杂、成本过高、难以长期监测等一系列问题,提出了一种基于ZigBee技术的大坝状况监测系统接收终端.该终端基于ARM硬件平台和嵌入式Linux软件平台,通过ZigBee无线方式接收各种参数,并对数据进行分析、存储、查询等操作.工作人员通过用户界面可以直观获取当前大坝状态参数信息,并通过对历史数据的分析对比,得出大坝状态参数的变化趋势,从而满足对大坝进行长期实时监测的要求.     

无人机着舰引导信息处理方法研究

针对远距理想着舰轨迹摆动幅度较大使得无人机难以跟踪的问题,提出了曲线拟合的方法,针对着舰雷达近距引导失效或引导精度不高的问题提出了近距多天线测距定位法,最后提出了远近距切换的方法。对保障无人机安全着舰、提高无人机重复作战能力提供了前瞻性的理论依据。     

帧间自适应语音信号压缩感知

近年来提出的压缩感知是一种以低于传统奈奎斯特速率对信号采样可得到精确恢复的理论。该理论很快应用于简化传统的采样硬件、缩短采样时间、以及减少数据的存储空间。针对语音信号的传输问题,本文提出一种帧间自适应语音信号压缩感知的方法。在离散余弦变换域的语音信号具有稀疏性的前提下,以大量语音信号帧的分析统计为依据,提出一种基于语音帧能量分级和帧间位置惯性的语音信号自适应压缩感知算法。实验结果表明,能量自适应可以显著地提高语音信号的恢复质量,而位置自适应可以明显地减少语音信号的恢复时间,从而本文提出的算法可以用较少的恢复时间获得较好的恢复效果。      

结合音质特征和韵律特征的语音情感识别

为了提高语音情感的正确识别率,在情感语音韵律特征的基础上,提出情感语音音质特征的提取.结合音质特征参数和韵律特征参数,采用支持向量机分类器实现汉语普通话生气、高兴、悲伤和惊奇四种主要情感类型语音的情感识别.实验结果表明,语音音质特征参数和韵律特征参数相结合取得的情感平均正确识别率为88.1%,比单独使用韵律特征参数高出6%.可见,语音音质特征是一种较有效的情感特征参数.